研究追尋

一時興起搜尋了在OT領域當中有關同理心的研究，發現在2010年Brown等人有一篇挺有趣的研究。這個研究主要想要知道兩個問題 OT的學生同理心的程度怎麼樣？在大學的訓練又會對於同理心有什麼樣的影響？ 對於不同的病人，OT學生的關注（regard）程度會不會有所不同呢？ 為了回答這兩個問題，Brown等人（2010）利用兩個量表來進行研究，分別是[[Jefferson Scale of Empathy]] HP version，以及[[Medical Condition Regard Scale (MCRS)]]。前者是醫學領域很常見的同理心自評量表，由醫療人員自我評量覺得自己的同理程度如何，主要著重在認知同理，但同時也包含一些行為同理的題目。後者則是11題自評對於某一種類型的病人的關心或是願意治療對方的程度（題目如後）。實驗選擇讓學生評論五種病人，是常見的五種，範圍包含了生理、心理、發展的疾病，不過實際上OT會遇到的病人種類更多。這五種包含： stroke traumatic brain injury cerebral palsy substance abuse depression 看前面的問題，本以為會是一個縱貫性的研究，但結果還只是一個橫斷式的研究，只是招募Monash University大學部的OT學生來填寫上述兩個量表。結果共有96名參與者（91%是女性），同時一、二、三年級的各佔19.6%、48.9%以及31.5%（沒有四年級）。 由於量表的分數作者認為算是ordinal scale，故都以無母數統計法來分析。 同理心是否有年級、性別差異？ 所有參與者的JSE分數中位數為115，過去其他的研究也差不多在這個分數附近（比115高一些），看來這間學校的OT學生有不錯的同理程度（自評）。 沒有發現有年級或是性別的差異。 經過比較多年的OT課程訓練並沒有增加，或是減少自評同理程度 但是因為男生數量很少，性別沒有差異的結果要有所保留。 是否對不同疾病的病人有不同的關注程度？ Friedman test結果發現，對於substance abuse病人的MCRS得分低於其他種病人，代表OT學生對於藥物濫用的病人較不關注 不同年級的學生對於同一種病人的關注程度不同，這個效果存在下列四種病人，但不包含depressi...

--- title: glmmTMB vs. GLMMadaptive author: Ju tags: - blog - R/packages --- 記錄一下分析資料時使用 glmmTMB 以及 GLMMadaptive 的心得 glmmTMB GLMMadaptive 估計方法 Laplace approximation adaptive Gauss-Hermite quadrature 預測值 可以進行單純count part預測、zero part預測，以及兩部份模型加起來的期望值預測 沒辦法只進行count part預測，只能做zero part預測，以及兩部份模型加起來的期望值預測 估計方法的差異在本次zero-inflated model使用過程中有很大的使用經驗差異。 glmmTMB 比較常出現convergent problem，而 GLMMadaptive 幾乎沒有。根據 glmmTMB 的troubleshooting說明，會出現問題主要是和random effect有關，如果拿掉zero part random intercept就不會再跳出錯誤訊息了。而根據 GLMMadaptive 做的模型比較，有沒有zero part random intercept其實沒有顯著的差異。因此如果不強求一定要納入zero part random intercept，兩個packages的結果是一致的。不過如果一定要納入zero part random intercept，那就只能使用 GLMMadaptive 才不會有錯誤警告出現。 兩個套件的另一個差異是在進行預測（predict）時， glmmTMB 可以只根據count part的結果進行預測，而 GLMMadaptive 不行。會有這個需求是因為很常只有count part的預測變項有顯著的結果，但是zero part沒有顯著的預測變項，因此若只想要看count part的預測線時， GLMMadaptive 沒辦法給我這個結果 1 。 文獻上討論Laplace approximation和adaptive Gauss-Hermite quadrature哪一種估計方法比較準的有好幾篇，我大概看了一下他們的結論，其實不同研究的結果並不一...

測量一般人的同理心量表 先前整理了[[測量一般人的同理心量表]]，但這些量表是屬於reflective model或是formative model當時並沒有很詳細地去進行判斷。 根據Coltman等人（2008）的整理，這兩種measurement model的差異可以從幾個地方來檢視（見前一篇 文章 ）。因此，我也試著用這六點來檢視先前找到的15個測量工具。這六點可以分做理論上以及實務上考量的要點，而實務上的要點需要測驗的結果，若原始論文沒有提供，我也難以判斷。因此，這裡主要是以理論上考量要點做為判斷依據。 要測量的構念的本質是否自然形成或是人為定義出來的 所測量的項目（題目）與構念間的因果關係 測量的項目的特性（可替代性） 在實際判斷時，最主要還是考慮第2點，項目與構念之間的因果關係。   例如，以[[Toronto Empathy Questionnaire]]裡面的題目為例： I enjoy making other people feel better 這是一個自評的量表，自我評量認為自己的同理心是高或低。如果心中的假設是同理心高的人較樂意去幫助他人，那也就是說，是同理心這個能力或是特質影響到是否能夠感受到他人情緒的表現。從這個角度來看，這題目無疑是屬於reflective model。因為「我的行為」是受到「我的能力」或是特質所影響的。這樣子來看，所有的自評量表都是reflective model： 我的同理心 → 幫助他人行為頻率 不過，若是場景換成我們要去評論別人的同理心高低時，情況就複雜的多了。因為知人知面不知心，通常我們只從這個人的行為表現來看，他是否很常做出某些符合我們心中具有同理心的人的表現（例如很常關懷他人）。這時候助人行為與同理心的因果可以是：因為他很常幫助他人，所以我覺得這個人很有同理心。但也可以是因為這個人是有同理心的人，所以可以看到他很常幫助他人。 這樣看來，在評論他人的同理心高低時，似乎會有兩種measurement models都可以，端看研究者心中的假設，這樣子的感覺。然而，仔細想想，這兩種model所測量的潛在構念有些許的不同： reflective model 這個人的 同理心 → 我觀察到幫助他人行為頻率 formative model 我感覺到的 這個人的同理心 → 我...

要如何區分一個測量工具是reflective model還是formative model？根據Coltman等人（2008）所整理的資料，有6個可以考量的點。其中前三點是理論上的考量點，後三點是實務上考量點。這不只是在發展測驗時需要考量應該要發展符合哪一種模型的工具，同時也可以在發展過程或是事後檢驗發展好的工具是否符合原先預期的模型。 考量要點 reflective model formative model 構念的本質 測量的構念是自然存在的，例如像人格 測量的構念是被定義出來的，例如說初生兒測量的[[Apgar Score]] 測量題目和構念間的因果關係 構念是因，題目是果 題目是果，構念是因 用來測量構念的題目特性 題目間相關性很高，題目間的可替代性很高，就算拿掉其中幾題也不會影響到所要測量的構念 項間之間並沒有假設有高相關，題目的不可替換性高，增加或是減少題目可能會使得測量的構念改變 題目間的相關 間應該要有高相關係或是一致性。可以使用Cronbach alpha, average variance extracted, factor loadings來驗證 並未假設題目間的相關性。 題目與所測量的構念的前因、後果間的關係 題目和構念的前因後果之間的關係，應該要和構念跟它們的關係一致。（像是：內容效度、收歛效度、區辨效度） 題目跟構念的前因後果間的關係不一定和構念跟它們的關係相似。 測量誤差以及共線性 題目有測量誤差，但是構念沒有。而且假設題目的測量誤差之間是無關的。測量誤差可以在測量之後利用因素分析的方法在統計上消除。 題目沒有測量誤差，但是構念有（不過這裡叫做disturbance，和measurement error不同的概念）。disturbance沒辦法像reflective model一樣可以用統計方法來消除。而必須要在設計測驗時就想辦法。 因此，按照這個表格，若要判斷[[測量一般人的同理心量表]]是屬於哪一種model，可以按照這個表一一檢驗。 參考文獻 Coltman, T., Devinney, T. M., Midgley, D. F., & Venaik, S. (2008). Formative versus reflective mea...

--- title: 英文口說練習迴饋紀錄與心得 0801 tags: - english - presentation - blog --- 謝老師提供的福利，英文老師的一對一教學。我選擇了未來很有機會必須要做的英文口頭報告/授課的練習。我使用近來所準備的同理心教學投影片來進行這次的口頭報告。 我發現使用另外一個語言來說同一個投影片時，投影片之間邏輯連貫若沒有做好，更容易卡住，算是練習的意外收穫。 迴饋 某些字詞發音不完整或是錯誤，可能造成聽眾的誤會。特別是長音節的單字 （例如：satisfaction竟然唸成satisfication） 有些錯誤過了就算了，一直想要糾正自己反而會影響聽眾的感受 （例如：某個地方時態一直沒講對，2次就好，不要一直想要講對而一直重講） 快慢節奏的掌握。某些不是重點的地方應加速，重點處才放慢。 這個應該不只是英文的問題。中文的部份在舉例時也講太久，這個應該是投影片的內容需要摘要重點說明就好。不重要的地方不要講太細了。